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[社会调查] SPSS软件中英文对照词典

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发表于 2009-1-6 22:05 | 显示全部楼层 |阅读模式
Absolute deviation, 绝对离差% i0 U6 d( r# f8 q4 v
Absolute number, 绝对数
/ {0 W" I' ]5 N- D; W. U( U% D3 ?Absolute residuals, 绝对残差
# p. ~) ^# R/ T4 AAcceleration array, 加速度立体阵
0 p4 t. z3 h# `0 S4 R) wAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
, U5 I* c9 C+ ]+ |Acceleration normal, 法向加速度
' J/ n2 a3 d. T, P+ U" rAcceleration space dimension, 加速度空间的维数: b5 a" U; u% E( K8 m2 ]! v; \) [
Acceleration tangential, 切向加速度
  i. x$ o9 \# c2 K7 s6 O7 YAcceleration vector, 加速度向量
4 C5 d( X8 h! I8 ?+ x; c' g; m9 uAcceptable hypothesis, 可接受假设
2 n2 q5 t& ]0 k3 `# r) X6 L' HAccumulation, 累积
2 m. T9 H9 Z; K8 p; j/ g6 \$ {1 J. J% }  iAccuracy, 准确度, M3 E( d, ]' X  g3 E5 b# f
Actual frequency, 实际频数  s) b5 Y, |; v: r- g8 D; J0 d
Adaptive estimator, 自适应估计量# ?) \, i1 Q0 S* G) u. ], A
Addition, 相加4 Z6 m4 Z, @8 z! ~
Addition theorem, 加法定理4 V; j* K# S! W# K) k
Additivity, 可加性
: S1 B2 A. P7 r* AAdjusted rate, 调整率* s2 I9 K: L% n+ Z$ j
Adjusted value, 校正值
, ]; a' G2 J: d& f7 CAdmissible error, 容许误差1 S5 a6 o& n! R- W5 h7 p1 w
Aggregation, 聚集性
, \. y9 C: G0 V9 W  tAlternative hypothesis, 备择假设. @: Z0 H3 t! \* g: ]/ A! s
Among groups, 组间
& j* I& L7 W9 J- R5 m7 rAmounts, 总量
% Q* ]3 b, w8 G3 PAnalysis of correlation, 相关分析
' t/ H6 w. o# {  @  y2 C  dAnalysis of covariance, 协方差分析
3 B. L. y3 o6 e$ oAnalysis of regression, 回归分析
; e* X- v; `* ^Analysis of time series, 时间序列分析! U- ?) P$ P1 E
Analysis of variance, 方差分析9 g4 S8 Y, N  f, n( x$ u9 X
Angular transformation, 角转换- U$ e2 p5 p+ r( d
ANOVA (analysis of variance), 方差分析$ \! d; |& @+ C# }
ANOVA Models, 方差分析模型6 v1 G' ]* u# K8 Z
Arcing, 弧/弧旋
! n- o! @6 ~5 D% j# V2 t" Y7 o2 mArcsine transformation, 反正弦变换
7 w1 K% X, ^" d5 F3 G) D$ j, VArea under the curve, 曲线面积
$ `& v+ H3 ~' V  A+ `AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 0 ~0 ?  f! A9 ~$ ?
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
6 E" z7 s2 K: u4 e5 L4 t' tArithmetic grid paper, 算术格纸
( b) Q. Q! i% q# J! _; uArithmetic mean, 算术平均数
7 ^* B+ O& {+ m3 {Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
/ F2 x7 a7 U4 B4 T. T9 z% _3 AAssessing fit, 拟合的评估' o0 H( o( f( e; R7 r
Associative laws, 结合律0 p/ }" i2 y0 o# F( d3 R/ \1 A3 q) q
Asymmetric distribution, 非对称分布
/ C  q/ X! R) R: \8 {Asymptotic bias, 渐近偏倚
  P3 U# E" V" g! l/ ?: kAsymptotic efficiency, 渐近效率* {0 \# i3 h0 J3 o
Asymptotic variance, 渐近方差2 r$ k, H  y" Q" C4 `
Attributable risk, 归因危险度
; u4 a& T3 t  FAttribute data, 属性资料
9 ~$ i- c4 a; _# vAttribution, 属性
9 v# m0 y, z1 g; {2 L* r& rAutocorrelation, 自相关9 ]7 S' ^' K9 K) M
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关
$ S) v. n! f2 [2 O: H% IAverage, 平均数6 [7 o: O5 q' n
Average confidence interval length, 平均置信区间长度7 d# n1 h! K; G
Average growth rate, 平均增长率
5 o3 M9 A' J; f9 Z$ M" C4 WBar chart, 条形图# W) A0 P& D" U% f( ]- C
Bar graph, 条形图
$ S9 v4 l+ Y( n/ eBase period, 基期2 @( u0 L5 H( ?
Bayes' theorem , Bayes定理
  Y; c; I9 x+ j& ]- o  qBell-shaped curve, 钟形曲线) c; B( }+ y% [: N$ X
Bernoulli distribution, 伯努力分布
/ T  r: @  O* Y* d5 Q9 JBest-trim estimator, 最好切尾估计量
( M0 ^) _& g3 e2 A- [+ VBias, 偏性- ]" M2 ^+ Q' O
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归$ [2 y4 k* B/ @" O" B4 T
Binomial distribution, 二项分布
- x) s. K! c3 M3 MBisquare, 双平方8 r$ _$ D0 H& t. Z& b' a4 y2 _
Bivariate Correlate, 二变量相关
% t8 w. U: Q8 E/ F, vBivariate normal distribution, 双变量正态分布
3 @: |' w# e# ~  x+ B. a" \Bivariate normal population, 双变量正态总体
8 C* H/ g" C7 b' q: z5 w+ k' b5 Z  ABiweight interval, 双权区间
; ?) |1 e+ X7 i  Q. QBiweight M-estimator, 双权M估计量
9 x7 t6 h4 ^' R2 hBlock, 区组/配伍组7 U8 @; I) ^, c  [) R
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包4 y9 g% g- J! O0 ~. k% E
Boxplots, 箱线图/箱尾图
- x0 U% h9 {' R* G" }Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点
) _0 F$ Q. n$ m% r, u7 b9 cCanonical correlation, 典型相关
2 w% V6 T% D* pCaption, 纵标目6 S, s! d( w8 X
Case-control study, 病例对照研究5 X0 w0 T7 k; d# \% _
Categorical variable, 分类变量% [7 M. V7 ?8 O* A
Catenary, 悬链线+ R; g5 v. x! y* N" @7 A* {
Cauchy distribution, 柯西分布" P. N% K* L7 W" \! }3 D
Cause-and-effect relationship, 因果关系
7 ~7 M2 f& U5 v& U& C, w1 U- g* [Cell, 单元' H6 H+ g# D$ f' J% V+ |
Censoring, 终检* D" H& W5 w+ Z
Center of symmetry, 对称中心  R9 V0 d, H& u: D5 \3 L$ \
Centering and scaling, 中心化和定标
8 K8 Y, W7 j) d$ F* N( G0 O1 A" OCentral tendency, 集中趋势6 Q  q" D$ u" @0 ~
Central value, 中心值3 t/ @4 r3 `4 q7 F
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测' i' j6 }5 B0 u4 ?3 t
Chance, 机遇" n( D* A5 }- i
Chance error, 随机误差$ @) M. P" p$ `1 U* H8 D
Chance variable, 随机变量
# b7 m) W/ O' x' P1 }Characteristic equation, 特征方程
: g, `8 s7 j- m0 K/ ]Characteristic root, 特征根" x4 ?& a8 [& i4 h) F: e# h- ^
Characteristic vector, 特征向量0 G9 D, {' ^) X  O+ B* a
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则+ p* I! |4 G. I
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
7 P/ W/ F7 v$ P, d( C. LChi-square test, 卡方检验/χ2检验% C3 q9 v  I) I; G
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解* o/ K5 x+ u/ F  |8 ?
Circle chart, 圆图
6 k& \3 P/ ?" I. R# i- {2 \Class interval, 组距8 A4 Q& j% h! l4 P! c
Class mid-value, 组中值# y) |/ S' b5 y4 e/ A1 t
Class upper limit, 组上限
3 `7 p! K# a2 m4 Z7 QClassified variable, 分类变量/ J0 g- y. V- S  K4 J0 X: u- ~
Cluster analysis, 聚类分析" N8 q4 o* C( v7 A% q' g
Cluster sampling, 整群抽样
1 v+ x& W. j8 C2 eCode, 代码& e. w, i" }3 g% e8 {
Coded data, 编码数据
9 d( L$ b% t) f# ~/ fCoding, 编码; c# ?8 p9 c" E6 H( x% B
Coefficient of contingency, 列联系数
+ x1 k0 C+ }- d: k* ~Coefficient of determination, 决定系数
5 ]4 R5 L& }% J5 ^- hCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数- _- h, x; y: S5 H
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数
5 r: {7 S- \9 I/ o# a" UCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
4 n" D9 H0 h! |, uCoefficient of rank correlation, 等级相关系数
$ W9 M3 O+ m4 WCoefficient of regression, 回归系数
4 s9 y5 C% `  N- t+ ]5 `/ KCoefficient of skewness, 偏度系数( n" t6 d$ l5 R4 |
Coefficient of variation, 变异系数
, B6 ]$ T3 w2 iCohort study, 队列研究
) D% r8 c+ W8 b% Q4 e! lColumn, 列
6 Z( s" i1 c) O. lColumn effect, 列效应
, z' s$ p9 M- c4 `. U3 t( O8 y) e2 YColumn factor, 列因素& L% }8 Y2 e5 [& R+ D
Combination pool, 合并
: v# g; m8 G; _$ a: I" A/ W2 SCombinative table, 组合表
2 Y  _3 q) ]. M% ]Common factor, 共性因子
/ g1 s* u3 B# X. u5 e5 |Common regression coefficient, 公共回归系数( I) i5 K& P5 O* c! l2 F; }4 Z  Y
Common value, 共同值! I' o! T4 u$ q  p: L" I
Common variance, 公共方差
  A% S/ h) k; ZCommon variation, 公共变异! b+ q/ s% ]$ m" ^+ `8 b6 x
Communality variance, 共性方差; a& }( Y, Q7 p$ p5 A# b( j
Comparability, 可比性
+ D0 V5 J$ X0 l  D0 lComparison of bathes, 批比较
. ?2 t3 F% C) z8 u7 vComparison value, 比较值
) u/ D5 L1 O# p% u7 N* fCompartment model, 分部模型
9 {( w! M) k# L  L5 \; |Compassion, 伸缩
% j# M4 K/ R7 L2 ]  R* p8 o- kComplement of an event, 补事件# `8 V( i; U* j& U: W
Complete association, 完全正相关" O' m4 X7 `1 b9 J0 Z$ _
Complete dissociation, 完全不相关
5 y  ^& ~& }; Q. c$ ~0 mComplete statistics, 完备统计量/ L/ x+ W  Y/ ]& G" ~
Completely randomized design, 完全随机化设计
8 _- Y3 C% G' m' \8 ]! q5 i: v2 }+ LComposite event, 联合事件4 y2 ~. w4 x3 e
Composite events, 复合事件
. s5 E# |6 n' ]  P4 K( kConcavity, 凹性
$ ^1 d# P$ _  J6 a2 A( k; cConditional expectation, 条件期望
; g  B' G0 F$ v& O6 C( kConditional likelihood, 条件似然
% u9 e! c: Q. H" G) U8 X& EConditional probability, 条件概率
4 F! h  n, U1 ]+ c. P; G" }/ EConditionally linear, 依条件线性6 s8 I5 `! D6 w9 v7 I+ c
Confidence interval, 置信区间
/ Z" H9 b1 U( b0 QConfidence limit, 置信限5 \4 p, Z5 i2 C+ B7 E
Confidence lower limit, 置信下限
! z7 \, E4 ^* {' g. BConfidence upper limit, 置信上限
7 ?7 }6 L4 x, z* h9 \( DConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析$ u+ Z4 q& d4 Q
Confirmatory research, 证实性实验研究
% }) }3 ?" R& P2 c/ E# kConfounding factor, 混杂因素  g# ?% |& e! o, c+ K
Conjoint, 联合分析7 L! p: |: b/ _8 A4 O# y7 e5 J
Consistency, 相合性1 M  k- P8 b7 h, I
Consistency check, 一致性检验( H( _/ x& d' z" e" e/ g4 W
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计% I  g/ @  V3 A9 a" N
Consistent estimate, 相合估计2 G$ I! [% ]) Q) }( }
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
! V6 I' a  r5 W- Z- [Constraint, 约束- i0 B$ e' U+ M; |3 u% `
Contaminated distribution, 污染分布
: k2 J8 e7 f0 nContaminated Gausssian, 污染高斯分布
' {$ Y2 Q  ^2 z* cContaminated normal distribution, 污染正态分布
7 ^+ Q9 I4 [) t: ZContamination, 污染
# O3 ~: @! P# w/ s1 RContamination model, 污染模型
8 W- w+ Y1 G3 k8 U! ~Contingency table, 列联表
9 F" v; y" @8 H9 Q, ZContour, 边界线
4 h: ^4 F( I, N( KContribution rate, 贡献率4 d1 m' o$ h% Y8 S
Control, 对照$ h# V1 T2 v4 F+ q- V
Controlled experiments, 对照实验9 [4 C. E) B; P
Conventional depth, 常规深度
; h& I; X/ @& ^& p6 X, @Convolution, 卷积7 H6 S; k0 E% m, Y: y
Corrected factor, 校正因子9 d$ T, c5 q7 B  a! H
Corrected mean, 校正均值
8 {* N# C( Y- y* m$ v% zCorrection coefficient, 校正系数1 g" p# E: z# G2 ?  X1 P$ J/ f5 f
Correctness, 正确性% Y0 n' L* B& y1 l- q
Correlation coefficient, 相关系数
% {) g% h1 |! `% rCorrelation index, 相关指数
, w: T/ o) j) `+ R% N$ {. w; `; NCorrespondence, 对应
- f# W% W8 x; e) }) ?Counting, 计数1 Z% {& h7 b; Y  V( y! k: q2 a
Counts, 计数/频数
4 K7 w0 X/ R7 }- D# nCovariance, 协方差
2 q' d8 p1 o- F7 X7 \9 G4 F1 U' MCovariant, 共变 ! V2 z% H2 n& ^, [' q& d1 U3 o0 a8 }
Cox Regression, Cox回归
5 u* `, }) X1 c" j; a$ ?" ?2 `, @Criteria for fitting, 拟合准则/ x' r8 s: {4 W
Criteria of least squares, 最小二乘准则% X& q+ O/ k; E
Critical ratio, 临界比3 Z% K3 ]+ K4 K
Critical region, 拒绝域
& v$ w& W% M( y2 U1 z4 s# [$ WCritical value, 临界值
% U* u, [6 D4 M5 N, E/ J4 ?4 FCross-over design, 交叉设计
2 W( A& X) E* I0 Y) v5 V# |* VCross-section analysis, 横断面分析4 A* I" H- [* s: ~1 J
Cross-section survey, 横断面调查
0 U" Y. J8 L, Y( O/ M& b/ PCrosstabs , 交叉表 ' @2 @- |9 f: x4 M  B1 ]5 }% _- K6 b
Cross-tabulation table, 复合表
  a. X1 N5 l7 ^$ t0 C4 |Cube root, 立方根
. |4 X; D  \% C) x/ BCumulative distribution function, 分布函数
8 F1 w8 W/ a# }: p4 LCumulative probability, 累计概率/ F5 D3 N/ N# G1 W6 q% ~
Curvature, 曲率/弯曲" X7 k$ i+ L' S/ \
Curvature, 曲率
9 P7 i; u5 E: j& l0 A; YCurve fit , 曲线拟和 $ M. ~( B% M/ A1 w  x# T# a% R: E
Curve fitting, 曲线拟合
+ K' s& M5 S1 I3 o0 V+ z: gCurvilinear regression, 曲线回归8 y3 `7 {* p& K9 \$ V% P; z. s
Curvilinear relation, 曲线关系6 a# E. ]! m. G7 A7 Q) k
Cut-and-try method, 尝试法1 U3 z( B% S) H* {2 w  H
Cycle, 周期
( k% o& ?9 _& a6 ICyclist, 周期性# E- Z+ N2 T' E& u& J9 |  K
D test, D检验
5 O0 l& a# \! f7 U4 UData acquisition, 资料收集
- I7 |' p5 J; b( [1 v# B+ yData bank, 数据库
$ p! i. D! m! vData capacity, 数据容量3 Z! j8 I1 S1 t: ~
Data deficiencies, 数据缺乏
( w# p% C- I7 N2 {( V0 XData handling, 数据处理0 c% d) p: V- l" N- M1 x; m) X
Data manipulation, 数据处理
' X, ^2 p8 [6 b& g" t7 f) LData processing, 数据处理+ t# z& Z7 c. }% Z
Data reduction, 数据缩减# u3 d' ?1 q: Z8 h' q9 F, b% h
Data set, 数据集) u+ V  b. y5 N( ?
Data sources, 数据来源& ~3 Y! o# V5 b$ r) v  B- s8 @# d
Data transformation, 数据变换( I4 D# H, h- J1 e- p6 @3 }
Data validity, 数据有效性
$ x, G1 H; e1 r% I% HData-in, 数据输入
" I" s, s7 T9 {% z: }Data-out, 数据输出8 l. X5 N- {1 E' H/ C5 R
Dead time, 停滞期
, m$ F3 h( `" X1 XDegree of freedom, 自由度7 A" P' T- p% s! P' L4 m% A! T; h
Degree of precision, 精密度
5 f* r( p3 z! i% O3 E8 W4 MDegree of reliability, 可靠性程度
5 q, W0 y( K, g7 \3 WDegression, 递减. e; t4 M) e3 W( `
Density function, 密度函数
9 g* D* A  d( @3 u  ODensity of data points, 数据点的密度4 D8 G8 H, @: Y4 w+ ^
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量2 z# ^  G% Q$ o' B5 w: m2 w4 r1 x
Dependent variable, 因变量0 d1 i* S) Q% g4 p6 u
Depth, 深度4 v: f% F* X! s  Z- }. C  L* o
Derivative matrix, 导数矩阵& X. o5 G* \2 C# L' ?& F, x$ [
Derivative-free methods, 无导数方法! u/ o1 J8 F) y2 {) d
Design, 设计# s: ]9 N; P" k+ R3 b; z
Determinacy, 确定性
3 c& \; \( W2 M7 HDeterminant, 行列式
) j: X) k# `+ |% Y& B/ @3 RDeterminant, 决定因素1 t2 {. a  O# ]9 o- x
Deviation, 离差' v) O+ [" m8 u8 x( O
Deviation from average, 离均差
4 V+ z. L( ^  E% L$ }# F8 s8 YDiagnostic plot, 诊断图
; U2 o# d. k7 g5 oDichotomous variable, 二分变量
3 ?! |" V$ B2 z1 g4 DDifferential equation, 微分方程
& K8 @4 Y% y( j' v7 f+ eDirect standardization, 直接标准化法
% P7 v- ]) @# f& ^% G; m/ JDiscrete variable, 离散型变量
, O& p5 V" {* B* W, cDISCRIMINANT, 判断 7 }( r+ K% d& Y% o" N+ h% Y* ]
Discriminant analysis, 判别分析  F( m( _# D0 u1 p
Discriminant coefficient, 判别系数
% Y* U, S4 m( _; f$ ]5 nDiscriminant function, 判别值; C' f$ p1 U3 m- \
Dispersion, 散布/分散度" ?* \) x' `# N3 H5 w, G1 K
Disproportional, 不成比例的
, t6 Q4 x! Q  |; d' O6 J8 O6 `Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
) j$ e6 n3 u& Z& _Distribution free, 分布无关性/免分布0 e6 Y6 d$ V3 L6 u3 m# W+ w& \
Distribution shape, 分布形状
& ?7 ~; @5 B: b4 @Distribution-free method, 任意分布法
, S, P5 D" D( l2 \Distributive laws, 分配律% V/ N$ l4 m0 n0 @4 e* Y
Disturbance, 随机扰动项
* q3 c( r- v# G# FDose response curve, 剂量反应曲线5 f- C6 f$ g' D
Double blind method, 双盲法
) Q6 H/ k1 c6 p6 A* ~# mDouble blind trial, 双盲试验
. c5 }5 P7 ^: ]( QDouble exponential distribution, 双指数分布  e- T6 Z% }2 M& C- a: ?% p0 |
Double logarithmic, 双对数
% O6 F& W8 k/ @) l0 cDownward rank, 降秩
; B0 b1 x: x4 k, l* `3 kDual-space plot, 对偶空间图  ?" C4 _# U4 ]2 @- C
DUD, 无导数方法
0 r, h) _8 W/ lDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
' W, |/ V4 R/ q4 j- @6 i5 `Effect, 实验效应% J+ x) ?( ]* z3 v% O" `; {
Eigenvalue, 特征值' x3 Q9 B* R0 ~
Eigenvector, 特征向量. e5 r+ [8 ?8 F
Ellipse, 椭圆
  y7 }& R" }" B+ Y* H/ CEmpirical distribution, 经验分布
4 G( j+ q* a/ D( H' fEmpirical probability, 经验概率单位6 T) T. h  |5 `1 j* S9 t  ]8 j
Enumeration data, 计数资料
( y0 z* ], k4 L- JEqual sun-class number, 相等次级组含量
# U9 g! P7 s! @3 |1 fEqually likely, 等可能
. s7 B9 n* F1 y6 U1 W4 dEquivariance, 同变性
, j  x2 ]0 [. L+ E! Y4 tError, 误差/错误8 }! ~7 [" A& o: v9 B* r# _
Error of estimate, 估计误差/ h/ E7 _; ~! S- ^
Error type I, 第一类错误7 Z$ V- p, Q& x) ^* D+ J
Error type II, 第二类错误# N6 d+ X2 _! c" I& i
Estimand, 被估量8 i, q+ B! C: S" n2 @
Estimated error mean squares, 估计误差均方
1 I+ b* K; T0 k- J- {Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
8 `* k) ]  p. F5 {$ fEuclidean distance, 欧式距离
% P5 h3 M% ~( \& v- XEvent, 事件/ l' ~, z; N$ w1 \
Event, 事件
% a! m3 S' v) ~4 E2 U' AExceptional data point, 异常数据点
3 L$ Z# b9 d0 qExpectation plane, 期望平面
7 w( i3 L+ K- ^8 |Expectation surface, 期望曲面
8 l+ U3 I- V; MExpected values, 期望值
: U0 w( t$ S! _" ]: SExperiment, 实验
7 }% v; {4 W& T' Z0 V( @7 o, N, SExperimental sampling, 试验抽样# K+ R- ^! d! u! B: g- }9 L
Experimental unit, 试验单位
+ ?: D4 O% K2 _1 h8 N+ LExplanatory variable, 说明变量8 w% G1 ]$ y$ s& k' B
Exploratory data analysis, 探索性数据分析
- B/ ^; R; m9 F. QExplore Summarize, 探索-摘要3 f; n3 \1 q9 j7 b& n
Exponential curve, 指数曲线$ _2 }* F. X! Y+ P$ H
Exponential growth, 指数式增长- E! D$ C$ n! k
EXSMOOTH, 指数平滑方法 : I1 L' f4 f1 _) M; ]. W! j" J
Extended fit, 扩充拟合
3 p: p. |4 z0 A' v0 Y  yExtra parameter, 附加参数
6 R  J7 Z$ w( dExtrapolation, 外推法, x4 f7 {- l( s: d
Extreme observation, 末端观测值. e1 d: z! I9 F, S6 C
Extremes, 极端值/极值
+ c; L; T& r% b+ g" G1 {$ }, OF distribution, F分布( S: f" E. U0 |% l$ ^
F test, F检验. X# ?0 b' `2 x' M) i
Factor, 因素/因子
. F& |  {9 u' s1 ]" P9 WFactor analysis, 因子分析
) a: s& p, J  b3 [9 c1 |Factor Analysis, 因子分析" t% `2 e* H9 Q, h/ E# }: f( k  z
Factor score, 因子得分 4 a0 z$ o( A* i' o" D% K* s( T
Factorial, 阶乘( [+ [3 y$ H, x, q9 b
Factorial design, 析因试验设计# Y# C9 d: }6 H' ~5 d$ \; ?
False negative, 假阴性: u) Z  ]0 f5 }5 [
False negative error, 假阴性错误
1 i" a. t$ H- W2 FFamily of distributions, 分布族
% o) m  c6 W- v: aFamily of estimators, 估计量族  U! @' t" k. V. ^/ v9 Y4 m
Fanning, 扇面4 r9 n; k$ {1 R4 V5 N5 M
Fatality rate, 病死率
# P' M$ x3 s  s& h1 sField investigation, 现场调查+ t4 {6 I. l# R4 v9 r9 m+ z4 s
Field survey, 现场调查
3 N" @) A2 D* d5 HFinite population, 有限总体0 Y2 ~! i* N, W, r% a
Finite-sample, 有限样本& h( ^3 A  V" o: ~! ]
First derivative, 一阶导数
; \7 U+ Q1 I# t& Y# V2 MFirst principal component, 第一主成分
5 v$ J0 B5 U9 z  Z; v4 W7 t4 T  q8 GFirst quartile, 第一四分位数
, b5 X7 g# v2 e6 s, NFisher information, 费雪信息量
5 \* z& L: E  M5 {. BFitted value, 拟合值) j  {; L& g  m8 O$ k
Fitting a curve, 曲线拟合
( @# i2 E- u$ x2 h) R6 A/ Y6 UFixed base, 定基
/ [# ?; c; O" _( @7 ]Fluctuation, 随机起伏
  v9 G$ F" f0 q. @7 C% M3 vForecast, 预测7 w9 y4 D! m7 u) J
Four fold table, 四格表
4 j3 c. `- ^, w+ `Fourth, 四分点
3 ^: k. p" ]# z" _8 kFraction blow, 左侧比率
# h: Y5 B( s9 \' u8 E5 MFractional error, 相对误差6 G7 V* h  A- ]  D- v0 M- v5 v9 |
Frequency, 频率
9 H' y8 f9 ]* a2 `' v$ F, M# i4 ZFrequency polygon, 频数多边图
$ x$ q, H6 u' }( E, K. e: LFrontier point, 界限点; O) G4 x/ X/ l' {( ]! @- F+ A
Function relationship, 泛函关系* D9 ~0 _7 Q; f; L
Gamma distribution, 伽玛分布( @% ~' x- R3 {
Gauss increment, 高斯增量
+ \! S; ~7 R* ]7 W2 s5 jGaussian distribution, 高斯分布/正态分布
6 E5 C' x5 {" e/ x" u1 xGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量1 s& b- t7 @9 r5 m7 W$ I8 a% [9 {. o& D
General census, 全面普查4 g) J( z( o; s/ S4 C
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 2 e5 i3 o" N9 d6 t
Geometric mean, 几何平均数
0 w9 q8 v* y( c# |* x7 QGini's mean difference, 基尼均差# D  a. c: f7 m; P) _/ `0 ^
GLM (General liner models), 一般线性模型
* X" T# }9 Z5 bGoodness of fit, 拟和优度/配合度6 J" I1 ]1 Z# ?7 d; @& ]
Gradient of determinant, 行列式的梯度( I; |) r' j% \9 k3 {
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方7 \5 }# ]- b* M1 ~
Grand mean, 总均值7 L8 i. e* p3 p2 F) D: d+ c- _
Gross errors, 重大错误3 s7 d+ N3 B6 Y3 M1 J1 w, y" M
Gross-error sensitivity, 大错敏感度
- o0 Y3 y2 F; wGroup averages, 分组平均$ G" ^0 T) Z( j; a) s3 i/ [
Grouped data, 分组资料: O0 J' O. \% Q. G
Guessed mean, 假定平均数
$ I6 ^+ v4 J4 Y' _* n) @Half-life, 半衰期/ O, g; M3 _! d+ s  y6 N. M
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
( ^3 x$ g! F, z7 JHappenstance, 偶然事件6 R! ?5 O0 T3 @" D- C- g
Harmonic mean, 调和均数4 J5 L3 B# z& s; O3 y1 @
Hazard function, 风险均数
/ ]8 G7 I, k" ~( @, K! R' sHazard rate, 风险率. s7 c5 b3 D- J7 t' h( q
Heading, 标目
; d& l. g# Z4 W. LHeavy-tailed distribution, 重尾分布  G" b0 _0 R# a3 ~6 |% j
Hessian array, 海森立体阵9 b+ _8 J4 G; D0 L& w. ]+ ?7 ]; O
Heterogeneity, 不同质3 g# u. i: E; L
Heterogeneity of variance, 方差不齐 8 E  e" y( N9 t. ~, t
Hierarchical classification, 组内分组
" ?/ K0 \/ Q6 K/ |( j6 R- {Hierarchical clustering method, 系统聚类法5 L, H0 D; x- \5 X/ ^
High-leverage point, 高杠杆率点
# \/ P! l% {, AHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型3 q- S4 Z( {  {' G2 |
Hinge, 折叶点
! i9 i: Q. H, K8 B! x- P  q4 JHistogram, 直方图5 k- t8 K9 R% f, C0 k  V+ Y' `; u
Historical cohort study, 历史性队列研究 $ H3 v5 [' W2 t( r& h/ }; @
Holes, 空洞
, P/ B$ u9 v* G/ `HOMALS, 多重响应分析
% Z' \, b- \5 ^" \Homogeneity of variance, 方差齐性0 a) L6 g7 l+ @6 h; n
Homogeneity test, 齐性检验3 Q/ ~8 B9 u  H( @  g8 d& W3 L
Huber M-estimators, 休伯M估计量1 o9 z8 e- r4 b: D% f8 d
Hyperbola, 双曲线
) K6 M6 R! R8 L8 FHypothesis testing, 假设检验, m& J" ]1 a+ p
Hypothetical universe, 假设总体
; L+ W5 z0 U( PImpossible event, 不可能事件5 j0 P/ t5 o1 [5 x
Independence, 独立性9 a8 B* W! ?  g
Independent variable, 自变量% \! n: T6 T! _4 F
Index, 指标/指数# M' L- ^# W# b2 j' K
Indirect standardization, 间接标准化法1 b# i% T; {+ R1 d5 G* a; i
Individual, 个体
1 t# K: t4 h. h( z; z( VInference band, 推断带
8 Y6 S) `- R) m9 n& CInfinite population, 无限总体( f' D, V0 [  `8 M' P; N) Z$ k6 Q- {6 r
Infinitely great, 无穷大" ?8 s# _  I2 Y4 S. p2 n
Infinitely small, 无穷小- O6 H9 `, V* A; s* U# c0 S0 j
Influence curve, 影响曲线- d# o3 O) X& _" p- c
Information capacity, 信息容量
* c+ n: V/ S1 oInitial condition, 初始条件
- s5 H* t1 K: C& ]9 ]Initial estimate, 初始估计值5 H1 c8 V/ n2 }
Initial level, 最初水平: X! {/ _- \4 }7 I
Interaction, 交互作用# L# }" Y5 p% m: @+ V0 v
Interaction terms, 交互作用项6 _6 y! f' _3 F0 R$ c- q, J% w
Intercept, 截距
1 N3 x' R/ @8 v+ ~Interpolation, 内插法) G' T' M6 Q% j& Q+ D8 U+ d
Interquartile range, 四分位距3 i, x8 ^$ w" z
Interval estimation, 区间估计2 R0 o4 I/ |9 [" ]8 k
Intervals of equal probability, 等概率区间* m/ E( h% U, D5 b4 p+ X
Intrinsic curvature, 固有曲率+ F! B  [- `  ]1 \5 R$ T
Invariance, 不变性: A& b7 \: F- _
Inverse matrix, 逆矩阵. v9 i4 M/ w. k  M/ [
Inverse probability, 逆概率3 T$ J6 h' f- @& |1 O
Inverse sine transformation, 反正弦变换# j/ D8 F6 v# l
Iteration, 迭代
! Q% f  w) }, O; nJacobian determinant, 雅可比行列式
( [5 r- ~  E$ L7 MJoint distribution function, 分布函数
( u% g  b9 F% S- C  v/ hJoint probability, 联合概率
0 u. l4 ^& f3 d5 nJoint probability distribution, 联合概率分布
& h# @6 ~( Y% r, N$ i7 t: ~8 VK means method, 逐步聚类法4 K" T9 P: |9 h. q1 s
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度 + R/ p' P7 f5 q5 j
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图3 R8 I9 L; w6 F7 Q% e  I
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关. W% @" r; o# m+ C
Kinetic, 动力学, C& U. p3 q$ P0 }. U
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
5 A" a  b" |9 [# X: A& {/ H, EKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
& a6 a; N  n! T3 p- w  ?2 ]Kurtosis, 峰度
9 z4 H( d; t  e3 [1 a. fLack of fit, 失拟
2 q) i$ C- I* B+ OLadder of powers, 幂阶梯, h% T' N, @! X$ B; G9 W' E% O
Lag, 滞后# J0 `/ u6 E7 N! x2 I5 O7 ?+ `
Large sample, 大样本
& p. B2 [* e% u, |2 Q  ?: z% @Large sample test, 大样本检验- K7 ]9 ]) u* m: S5 f# i' K
Latin square, 拉丁方
1 g! ^6 `( o6 J1 e+ }; s# {Latin square design, 拉丁方设计
2 ^. {# |4 n/ i" i( l. ~. H6 eLeakage, 泄漏+ |3 w; c1 h# Y% m9 I  `0 P
Least favorable configuration, 最不利构形
! s/ o, N9 v0 a+ V) kLeast favorable distribution, 最不利分布+ E6 R" m2 l: {0 T
Least significant difference, 最小显著差法, g5 o% d! y. a+ ~. T# o4 R  o+ D
Least square method, 最小二乘法
; i% S. T5 ~( w1 @; O  Y) ~$ aLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计$ g9 B9 Z' u* {
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
. f" f" X4 f3 T: |6 RLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
2 ^% C# J3 M5 U5 g" l1 R- XLegend, 图例& W: H; m, q/ V! B
L-estimator, L估计量- `( @5 {/ S' x$ l  R5 ~
L-estimator of location, 位置L估计量
# d! j/ m; V# kL-estimator of scale, 尺度L估计量
! l4 @, |0 x' v5 Y( `) b# A/ I. ~Level, 水平
7 r8 i7 t2 Z  J% p$ FLife expectance, 预期期望寿命) T* M8 Q9 {8 r3 p4 B* c% \
Life table, 寿命表
( J2 {! c" z( |! D8 ILife table method, 生命表法
8 R4 U# L+ m; }2 FLight-tailed distribution, 轻尾分布% A4 l, u* _6 ?' ^# B6 G7 Z
Likelihood function, 似然函数/ L- ?1 b) v: h1 A$ [8 F6 P
Likelihood ratio, 似然比$ b* M# R, n0 V7 _
line graph, 线图/ B8 c& ?1 H; Y2 P
Linear correlation, 直线相关
2 I) I. Z5 S2 i- h$ g; sLinear equation, 线性方程
2 p0 S  P* n5 Y: oLinear programming, 线性规划  ~  W7 P9 }9 x0 T3 N% p$ W
Linear regression, 直线回归
' v1 [! y; p$ M  }" MLinear Regression, 线性回归
9 O4 P/ G% a! DLinear trend, 线性趋势
) \: n+ K6 n+ W" {1 bLoading, 载荷 * m. @5 L: P! M8 S$ C
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性
2 ~, K% b, |- R1 I; }  `Location equivariance, 位置同变性8 p. H( y9 @$ N
Location invariance, 位置不变性
) \+ v+ P1 n1 c; _# VLocation scale family, 位置尺度族
7 T+ k4 x0 f% ?5 tLog rank test, 时序检验
' S, r; s5 g- _; t' N# J2 a" a; o' ULogarithmic curve, 对数曲线! G' r# K: b/ ]  s
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
5 y3 y/ K0 S8 f. U4 A" {/ ]# z+ I: cLogarithmic scale, 对数尺度0 e' l5 Y2 W6 R: O0 ]# S8 |& h
Logarithmic transformation, 对数变换
, t* z) K8 p  a& VLogic check, 逻辑检查  F7 g6 p# d0 C# U6 ?* z0 A/ O
Logistic distribution, 逻辑斯特分布' m$ q1 ]5 J3 H& n' p, Q
Logit transformation, Logit转换
( J8 R0 w6 [' O' F% n0 J, z1 |LOGLINEAR, 多维列联表通用模型 . {0 ^/ ^& |  s
Lognormal distribution, 对数正态分布+ |5 y3 b# l" d7 P8 x! S1 u' ]
Lost function, 损失函数8 v9 \, X& I+ D' b5 D
Low correlation, 低度相关
8 D; n$ D# e( {! |/ k+ E; p) iLower limit, 下限
" W8 M% k( i/ vLowest-attained variance, 最小可达方差% |- R. L4 |/ q1 Z; n: C% `
LSD, 最小显著差法的简称, K5 o2 Z) v2 E
Lurking variable, 潜在变量- K" n# O- E1 Q$ N5 Q
Main effect, 主效应
8 v9 l" Q4 M; Q# V3 I5 t2 n4 RMajor heading, 主辞标目5 a' ~" m8 b9 t# X) C
Marginal density function, 边缘密度函数
$ N0 x+ x5 j! C) H9 s8 iMarginal probability, 边缘概率
1 P- @1 l. b. T3 @$ h7 i+ OMarginal probability distribution, 边缘概率分布
! ?) _9 a6 L" h3 J" UMatched data, 配对资料% S! p( E3 K/ W- r9 G
Matched distribution, 匹配过分布. k: a# h7 j& c8 T6 w  i' ?
Matching of distribution, 分布的匹配
5 k6 K5 r& R9 A- G. p( SMatching of transformation, 变换的匹配& s) |% P  B$ ^2 f1 [1 M
Mathematical expectation, 数学期望
) X' i" v7 p1 O4 k8 wMathematical model, 数学模型8 y! Q7 `; u- V
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量
/ p2 }3 |7 ~0 c$ uMaximum likelihood method, 最大似然法
# `8 [/ ~7 ?" f- b) B7 \1 T; c- cMean, 均数9 e2 s; D2 z) X* e% A. d3 b
Mean squares between groups, 组间均方
6 o6 U4 }0 ]4 e# E5 rMean squares within group, 组内均方
% v! Y" e! f$ |: O0 W3 g+ P* JMeans (Compare means), 均值-均值比较
0 f2 K) n" Y! B9 b0 O) Q/ F. rMedian, 中位数1 S$ u0 L% J/ R+ m1 c$ x3 X
Median effective dose, 半数效量' X- s; c8 w, k. ~) `
Median lethal dose, 半数致死量, g) K# O7 |- g9 c5 X
Median polish, 中位数平滑
  ?& R+ {3 g+ z$ f# \& [) y1 e5 k( VMedian test, 中位数检验
; M9 w& g! T. w( J; W, S& AMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量* t/ h0 g* d- ~: m; ?2 p9 k% O# |3 [
Minimum distance estimation, 最小距离估计* p& B# y6 v/ I
Minimum effective dose, 最小有效量
1 d1 h5 g! ^. F" r+ S' Z8 e0 oMinimum lethal dose, 最小致死量1 g/ |3 G" D5 K: D' B
Minimum variance estimator, 最小方差估计量. Y. x/ G0 T( O
MINITAB, 统计软件包( V0 V: v, ^+ y) r
Minor heading, 宾词标目
0 w* r3 ^6 p0 C" |5 ]. Q: x& WMissing data, 缺失值3 c" t# x! O5 Z: J7 B  S
Model specification, 模型的确定1 J) \! T2 b% O& P
Modeling Statistics , 模型统计
2 {2 ~8 Q1 S8 W( AModels for outliers, 离群值模型
/ N2 o' @4 n1 |* z0 }8 }Modifying the model, 模型的修正- }+ b' t0 B8 p
Modulus of continuity, 连续性模
1 a% d& Y; m# y; h. ]9 N2 @Morbidity, 发病率
0 [4 m; g* S% R0 ?3 G2 BMost favorable configuration, 最有利构形
& u( m* ~) i& v) uMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度: T4 G7 M* W/ a6 g; R9 U
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归, v% j  A; X" a$ a4 z( ^
Multiple comparison, 多重比较
+ U8 c- Z) U1 C; Q  r. `% Y6 hMultiple correlation , 复相关' y3 q7 f# }+ V5 W3 z3 A  u6 n7 x
Multiple covariance, 多元协方差
' g9 K2 T" R" f1 \' j' u2 z+ `Multiple linear regression, 多元线性回归
* b9 V" }4 ^0 E- v/ F  k( KMultiple response , 多重选项
; m1 A& W3 }: a# DMultiple solutions, 多解0 T  M! ^( p& D4 L$ Y+ }2 L
Multiplication theorem, 乘法定理
4 f8 _: O' a2 MMultiresponse, 多元响应; W, o8 Q8 e+ F# D
Multi-stage sampling, 多阶段抽样/ X; E0 i6 b' k8 Z/ k
Multivariate T distribution, 多元T分布
* g) A, G3 o/ U* W* bMutual exclusive, 互不相容
8 a$ Q, |; W1 P2 K$ kMutual independence, 互相独立
3 z& P  A6 y2 \+ M7 B3 ENatural boundary, 自然边界2 E! m  a! o) C4 M2 \$ G
Natural dead, 自然死亡9 S# Q: S& ]' H, j/ F2 ?: ?' }* H
Natural zero, 自然零
. G2 x' o  ^* T2 d$ p3 U+ dNegative correlation, 负相关
; |, V, l6 ~9 L3 sNegative linear correlation, 负线性相关
+ {' A) ^* ?, u  kNegatively skewed, 负偏6 ]- }7 E2 k4 A) ~# x
Newman-Keuls method, q检验
% o4 x/ z8 H) x4 t. H; {' Q) I$ MNK method, q检验
3 E2 v! \" s% U2 a' ^No statistical significance, 无统计意义
3 ~- w, H. r; y' KNominal variable, 名义变量# \4 w* ?+ \7 Z# X9 `6 Z
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性3 D" P. o0 J& {9 ]6 L, s
Nonlinear regression, 非线性相关/ A) D& M& C2 i) w8 x
Nonparametric statistics, 非参数统计' i& p9 _" t' ^' B* K
Nonparametric test, 非参数检验/ ?- X, \4 x* E( E9 Z) M9 P# x# |
Nonparametric tests, 非参数检验$ ^/ j. _6 \& }) M3 I
Normal deviate, 正态离差
7 B* |- P) n8 r. r4 @1 kNormal distribution, 正态分布
2 O2 B6 G0 d2 U7 v5 E% CNormal equation, 正规方程组
: T$ }4 C! S0 SNormal ranges, 正常范围
4 a0 N" |$ N' q. z+ ?2 i: p, INormal value, 正常值$ j2 G- D* @9 x4 u1 l: M: r4 @
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
# Z& Q3 W3 V4 ]9 x; P  d8 ]Null hypothesis, 无效假设
) ?, K% q% D" s  N$ I) z8 YNumerical variable, 数值变量, S! }5 h) b0 w
Objective function, 目标函数
* R. O1 Z/ W! l1 ^( b, mObservation unit, 观察单位
- U- |, L$ z, b9 H! v4 wObserved value, 观察值
" G: C) R' f( P% N  _One sided test, 单侧检验
. r  X) W9 b+ K: aOne-way analysis of variance, 单因素方差分析
4 n# k3 I: w3 c! uOneway ANOVA , 单因素方差分析
6 ^  E1 w! p$ U  i* v, t( KOpen sequential trial, 开放型序贯设计8 {2 G: J* d( u3 I% d: O; b
Optrim, 优切尾
7 {# T4 |, ^4 J) i8 [0 AOptrim efficiency, 优切尾效率
. {" V3 i8 V& Y* ~* S, DOrder statistics, 顺序统计量; D3 Y" |& x& {7 p: A
Ordered categories, 有序分类* n; G& l3 S  Q' v
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
0 r( b. ~# \* O, NOrdinal variable, 有序变量
) Y  E* ]4 N8 m' G) POrthogonal basis, 正交基
. H- F) k3 I- `- NOrthogonal design, 正交试验设计! O! \1 F6 v9 M- v4 D
Orthogonality conditions, 正交条件5 f0 }. p& @4 d7 ]% o! y
ORTHOPLAN, 正交设计
5 N9 W1 T5 H- O( ?3 l$ mOutlier cutoffs, 离群值截断点
' @4 u/ X6 K2 D2 d$ A6 dOutliers, 极端值1 [: h) V  O8 J7 T
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关
7 g* Q, V: S& ~7 ?. EOvershoot, 迭代过度- n' H3 a' P2 V( x1 d4 R
Paired design, 配对设计
2 k  W" C7 j3 C; s* EPaired sample, 配对样本
0 }+ A' m, b: a" o+ q: u- O  `$ ^Pairwise slopes, 成对斜率
- y' W% ]3 W0 E/ ^5 IParabola, 抛物线; w& I" X. {( u  y! X
Parallel tests, 平行试验
& _4 r9 s2 {0 xParameter, 参数
+ _8 z  y+ z6 B* AParametric statistics, 参数统计$ G$ ^  v, M( r: I7 q7 U' C
Parametric test, 参数检验
7 Q9 \; i/ w1 a, M. VPartial correlation, 偏相关$ M6 N& F5 H1 h$ u4 B* w
Partial regression, 偏回归
( q# |4 g9 _' [5 F9 e' mPartial sorting, 偏排序
% n; L. n4 K% t. |Partials residuals, 偏残差5 v: c! a) D, m1 |
Pattern, 模式
: K/ I  y& q' e1 q: f& gPearson curves, 皮尔逊曲线5 k# O) J* r- R" y; P5 E
Peeling, 退层9 R2 f3 p. R3 E/ S' M
Percent bar graph, 百分条形图* K. V7 x% y3 t3 G
Percentage, 百分比
9 c/ F. S+ |2 w6 P3 Z% A6 SPercentile, 百分位数: O0 \% ^+ T+ t
Percentile curves, 百分位曲线
; ~, i& p0 ~: S! _1 q& Z( J5 n. QPeriodicity, 周期性7 f" P' Q% F5 i
Permutation, 排列: J3 Z7 ~) s" x( u) B, ~0 O" b
P-estimator, P估计量" \, A  Q) q: L( o
Pie graph, 饼图
" e" `+ U  S5 ?: pPitman estimator, 皮特曼估计量
9 ^- X$ k- ]; T7 D; J0 r0 l6 s; @Pivot, 枢轴量7 z$ W' J/ Q' F3 h
Planar, 平坦
; M3 U( p& s6 D0 |2 o% B# WPlanar assumption, 平面的假设' J  I' ?" I2 G, s4 u
PLANCARDS, 生成试验的计划卡# U" Z4 s# |$ L7 J- V$ b% w
Point estimation, 点估计
& C0 ?6 i5 v4 DPoisson distribution, 泊松分布# E; E3 C* D0 U0 l
Polishing, 平滑6 i# X$ u1 q2 d  ]0 d
Polled standard deviation, 合并标准差4 w+ I3 N& j& Y3 J  G% Z
Polled variance, 合并方差! a1 v6 A& I  e& y& i
Polygon, 多边图: f# m. r6 ?/ m$ x# s$ j
Polynomial, 多项式+ B) z, A: J; |) R
Polynomial curve, 多项式曲线
% d: n5 C& |( b3 B+ Y7 @Population, 总体
. }3 q6 q) E" i3 hPopulation attributable risk, 人群归因危险度% L7 w2 h9 d7 V( c; N
Positive correlation, 正相关
0 P6 I( ?) ~* ?- p, q4 Z, [Positively skewed, 正偏! m+ \8 E( J5 q+ a) @" ]" M
Posterior distribution, 后验分布; j8 Y# R4 L# G# o
Power of a test, 检验效能' d$ ~" L3 q  ?) t4 C! i" u
Precision, 精密度$ l3 a( w* m/ n) c) ~0 U
Predicted value, 预测值+ C* ^0 g% W* ~
Preliminary analysis, 预备性分析
+ A/ ^! i" m" {* k9 \Principal component analysis, 主成分分析+ e5 X* s; F' P2 [( u- V5 ]. P" c3 q  i
Prior distribution, 先验分布
; r# t6 [/ R: B; @+ L$ R, LPrior probability, 先验概率
2 r% X( L) }# mProbabilistic model, 概率模型
, J% o$ p& _2 H; j% Qprobability, 概率3 X6 ]/ G8 ]6 p" q( H
Probability density, 概率密度
, s; Z% q; b7 ]3 Z. pProduct moment, 乘积矩/协方差
$ C, I; r- j) U  z2 B% _& `! _5 mProfile trace, 截面迹图4 T9 ]/ J# J" c- V" w7 ^
Proportion, 比/构成比
$ C' F( c6 N! j- [) B9 IProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样" e( \5 X" e7 G5 |
Proportionate, 成比例) L" r+ o: d+ S* g  f
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
7 E) B/ S; {' VProspective study, 前瞻性调查, q  U1 k1 W# g2 ]* q
Proximities, 亲近性 7 c+ U3 {- q7 t9 C/ n8 o7 d
Pseudo F test, 近似F检验
! m* I: x5 H3 [8 b0 w6 F! vPseudo model, 近似模型
: m% b* f. b7 u; ], ^Pseudosigma, 伪标准差' W+ g% O  K2 q' g% {# u* V6 Z+ Q% f) P
Purposive sampling, 有目的抽样5 y6 x% m( _+ A6 O2 d# d
QR decomposition, QR分解
( r" L7 |( s: FQuadratic approximation, 二次近似# s; a" _$ [/ F. V
Qualitative classification, 属性分类
7 P+ j, a. e3 |% V$ m* F; BQualitative method, 定性方法8 p: J& E' k4 A( h7 t
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图) @  M! V$ }1 G" K/ ?
Quantitative analysis, 定量分析5 _; `& N$ u6 P+ M# Z' K0 i
Quartile, 四分位数
7 A7 |! J6 K+ g$ K$ L+ Y) [Quick Cluster, 快速聚类' u, p9 _; W  Z: [( G! n
Radix sort, 基数排序- o( T$ P) w$ E" R
Random allocation, 随机化分组" Y3 O$ \: ~5 W0 O& m
Random blocks design, 随机区组设计
9 k) T( \! Z8 t8 o% URandom event, 随机事件0 j, ?& e* {: Q+ b9 C, }, X: s* f
Randomization, 随机化
  ]# Y6 ?0 p1 J  c! sRange, 极差/全距, y* ?8 b) n$ D
Rank correlation, 等级相关
6 r  r3 m; V9 _/ Y# C- GRank sum test, 秩和检验
* w6 a# i" o( N2 N; v$ V- cRank test, 秩检验
$ h1 y1 b2 h5 t4 ERanked data, 等级资料+ E8 T: t& `* h. G
Rate, 比率
0 ^8 t2 b/ I* |- a0 S2 }5 URatio, 比例
0 N) o$ ^0 @* HRaw data, 原始资料
- j, m# ]0 Y. J, |" ~. x, o4 KRaw residual, 原始残差0 m. q. Y1 I; L' b3 b1 `8 T/ `
Rayleigh's test, 雷氏检验- L' R' G: _  |, e
Rayleigh's Z, 雷氏Z值 + a( s' c' M; Q: E
Reciprocal, 倒数
+ P( g9 ~) [+ y( ]: F: @- nReciprocal transformation, 倒数变换
; b: ~0 J1 q  N7 ~* Q, e) }0 QRecording, 记录% s0 M' [& l: i5 O8 n
Redescending estimators, 回降估计量( W# |% {9 V( M3 `* Z
Reducing dimensions, 降维* \; ?' W, a- F5 Q2 s( S- V' R' J. {
Re-expression, 重新表达% Z8 D0 U1 o$ ^; Z9 q) n* u
Reference set, 标准组. y( I- r( i* {+ f. R* D& [
Region of acceptance, 接受域
1 f; z: e" U: b" D7 @) a/ L5 tRegression coefficient, 回归系数3 P2 F# a- n( H' W$ b* l% E- E
Regression sum of square, 回归平方和+ C( ~7 [1 P  h* M# k  o2 S
Rejection point, 拒绝点2 w( H$ q2 o+ l5 x4 w2 t! ]
Relative dispersion, 相对离散度: d6 r5 L9 I. O1 V
Relative number, 相对数# p6 p5 R+ O3 q% R5 T/ p; f, H; R' l
Reliability, 可靠性
9 f& K  j$ J* k& X; S! ]5 pReparametrization, 重新设置参数% I( U2 z" i& S& g! G/ F/ B) B
Replication, 重复$ Y# i8 {9 {! P! Y
Report Summaries, 报告摘要
4 S2 W6 h; Z; aResidual sum of square, 剩余平方和9 r: o! @% S0 a! p8 T
Resistance, 耐抗性% K" i) B7 E: I; _  f% ]9 y
Resistant line, 耐抗线
" y. F7 a- F/ dResistant technique, 耐抗技术7 e1 z2 I' E' S3 e
R-estimator of location, 位置R估计量0 e, ^' z, e; ^8 q% n4 G
R-estimator of scale, 尺度R估计量
  Q; m9 b3 P9 F$ T! VRetrospective study, 回顾性调查1 m' q4 ~3 I2 _+ L" v, B- e2 n
Ridge trace, 岭迹5 W1 C' `/ I- J. N8 e5 G
Ridit analysis, Ridit分析% t0 B- E0 W6 r. F! c
Rotation, 旋转
( a2 @$ n+ f) C+ WRounding, 舍入$ {+ |8 n) t; C( w+ {4 H
Row, 行
' R8 P" x6 L8 E5 m. o- ~Row effects, 行效应
. ^4 Y- V( t. ], ]Row factor, 行因素
: M3 O  E8 L# N; n5 m: mRXC table, RXC表' z" `5 G1 e+ s' w2 ~: M
Sample, 样本5 t7 u9 d. p* O; T1 F% l
Sample regression coefficient, 样本回归系数1 {7 d0 f8 x' x
Sample size, 样本量
5 d  P% N  V  G) NSample standard deviation, 样本标准差6 S/ ]; [! e6 g, h0 z0 K5 |
Sampling error, 抽样误差; v3 @. K! I( g& p0 w/ O# S1 v+ D
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包% F4 d( j6 b+ B& @. _" f
Scale, 尺度/量表
! D/ F9 X  `/ |, VScatter diagram, 散点图2 L8 u+ ?* D! v9 o. \5 |6 Q3 P* s
Schematic plot, 示意图/简图, r# G; F: U' w5 D) S
Score test, 计分检验* t# h$ J! t, Q# K
Screening, 筛检% I1 H+ y* }# r+ ]) k( w
SEASON, 季节分析
9 B6 N, @. ]4 g9 `. FSecond derivative, 二阶导数2 G- l0 |8 d$ q) O
Second principal component, 第二主成分
8 ?2 u5 D' e0 ]$ z0 q+ _6 \SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
4 P2 L# L+ p6 _$ b0 GSemi-logarithmic graph, 半对数图
) Y: b; K$ V8 q9 S2 NSemi-logarithmic paper, 半对数格纸0 e/ N" J- n6 F5 C
Sensitivity curve, 敏感度曲线0 |- _% X1 }' g
Sequential analysis, 贯序分析
. x* C# f" w0 ?9 F9 x0 o$ }Sequential data set, 顺序数据集
  V) z& G6 h8 `% ^, R6 z2 LSequential design, 贯序设计
% k9 l+ P( p7 |) WSequential method, 贯序法8 ]) ]0 T- m" z4 n7 t
Sequential test, 贯序检验法/ d+ E8 n+ p. g5 h: h
Serial tests, 系列试验7 v5 e- s9 L" P+ ~( j$ V/ L2 J
Short-cut method, 简捷法 * `: ]4 @. M; i9 f$ h
Sigmoid curve, S形曲线
  Y4 ?/ f: X% R& y. I' F8 lSign function, 正负号函数' x- C8 z  Q* }$ ^! ^2 C! L
Sign test, 符号检验
4 z# i2 {6 I9 s$ Q9 g1 V/ R$ I% ]* F( lSigned rank, 符号秩
  f4 m1 m/ O2 I' j# W2 Z; kSignificance test, 显著性检验
+ ?; D* G6 a& {- G7 c* l5 [! GSignificant figure, 有效数字" {1 m+ x/ o' i# b. C8 f
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
, L4 v/ O3 K7 W1 zSimple correlation, 简单相关
% n7 @4 r- d: ]+ T7 }1 e! pSimple random sampling, 简单随机抽样; M0 v2 Q1 i; }) ^' y9 _) M
Simple regression, 简单回归* P6 |; r0 j6 R# }4 p5 |. U% P$ p. Y
simple table, 简单表
' q) W' i3 u2 }Sine estimator, 正弦估计量" m1 o: Z; s; }2 l, }- j' c
Single-valued estimate, 单值估计$ p2 J; N! \6 S# M6 P1 r
Singular matrix, 奇异矩阵4 e. n: G* U, Z; P5 f! t9 o
Skewed distribution, 偏斜分布
2 h1 Q/ q& F6 h5 fSkewness, 偏度, x; @+ V& y! J" n
Slash distribution, 斜线分布( i% }1 y- {  b
Slope, 斜率
& d% f7 ^8 _: P$ n/ R3 \3 gSmirnov test, 斯米尔诺夫检验* K# G* N( [! H
Source of variation, 变异来源
5 p' @9 N/ i& R- X5 wSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
% w* c* v7 H4 _9 p9 sSpecific factor, 特殊因子! L& H) }  F; ]1 y4 y
Specific factor variance, 特殊因子方差
. R, C% p( B- [* f6 S9 h+ F7 W+ `Spectra , 频谱
. M3 N: ]0 A6 X* J# a5 a2 H$ T' gSpherical distribution, 球型正态分布
. x! R! T2 L7 i9 g' G3 W3 BSpread, 展布. I* U9 K: R  e, V3 M* _: u1 G% z
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包8 x6 g, {2 z+ Y$ f0 l; {7 G0 G: r
Spurious correlation, 假性相关$ P- |( A& M# ]. T) \6 ~1 V; h
Square root transformation, 平方根变换
; u3 u( u1 J: V4 `+ q" I) r/ W$ |Stabilizing variance, 稳定方差
0 N6 k5 k' ?0 R. hStandard deviation, 标准差5 M. _( A% e2 h8 A; \! F6 r9 a) u
Standard error, 标准误
$ I; ^& i& G2 p( k- A: S, bStandard error of difference, 差别的标准误, G: ?( [, E" S! i* _
Standard error of estimate, 标准估计误差4 k, L% r2 {6 c4 @7 `" p. e
Standard error of rate, 率的标准误
8 \( y; S* F  _/ ?2 i2 dStandard normal distribution, 标准正态分布
! x0 ?. q* i' `5 I! e5 r8 TStandardization, 标准化; f3 Q0 q% X( h6 K% @( _
Starting value, 起始值* Y+ T" m  T! Q
Statistic, 统计量
% T( ?8 v4 F5 X% y! f8 X8 _Statistical control, 统计控制  w, Q8 f% [) V/ k* _0 c
Statistical graph, 统计图
# z- s# [  p. U% \Statistical inference, 统计推断
# |9 t8 a1 l/ c% @) J. e% \; PStatistical table, 统计表& d5 T; p6 C' B4 Y- T
Steepest descent, 最速下降法
' W/ G  l) |! s* \: u+ ^$ @2 jStem and leaf display, 茎叶图
2 R7 D2 r: N+ r0 `8 ~Step factor, 步长因子8 `+ {8 A2 l) M& ~, i' X+ y
Stepwise regression, 逐步回归4 c8 X! d9 D1 L1 s7 V" t, x" V% i
Storage, 存. R' c7 v4 a, ]" \0 {
Strata, 层(复数)
- }' N3 a- I6 k7 x' _2 eStratified sampling, 分层抽样, t- p: Z, [% ?8 v1 _
Stratified sampling, 分层抽样
# D/ L, K# l8 f$ L8 MStrength, 强度
) x; a. k/ X$ n$ F/ i% q% r4 P# yStringency, 严密性
5 k5 |2 R5 j4 JStructural relationship, 结构关系
1 s1 b6 x1 e$ j: Q5 nStudentized residual, 学生化残差/t化残差
$ L: W; _" b1 F6 G/ t+ Z  m3 C; OSub-class numbers, 次级组含量
+ |+ B6 }$ v$ Q- l+ `Subdividing, 分割$ {5 h4 T1 A* L% Y  i0 L
Sufficient statistic, 充分统计量
% B# M+ R$ Z8 Z: `; mSum of products, 积和" g2 s4 B1 ]$ v: k( c
Sum of squares, 离差平方和
, ^, U$ J; X, PSum of squares about regression, 回归平方和% Q; g0 @- `$ M6 C* H. S
Sum of squares between groups, 组间平方和
7 q6 \  B6 |/ m+ Q# {' `. l% ?: vSum of squares of partial regression, 偏回归平方和
/ p" f3 z# w* ]' i: i' z8 wSure event, 必然事件) v- E: r! [8 k; d
Survey, 调查' V/ h$ s0 v# e- k8 u1 _1 y
Survival, 生存分析
8 U5 q- v7 n4 l: r$ nSurvival rate, 生存率
9 F; @2 b3 @, ASuspended root gram, 悬吊根图
- i) J/ D" z- \. S% {Symmetry, 对称
# V( p6 a' T+ i' D6 ~- DSystematic error, 系统误差' p6 p$ u$ M' X# W& |
Systematic sampling, 系统抽样
# L. I9 ?$ e, y! [; FTags, 标签0 Y/ X8 }3 d$ d: j  \! A7 {+ I
Tail area, 尾部面积
& g8 _3 e2 m& z; E$ t2 VTail length, 尾长
1 d! n$ m% D, gTail weight, 尾重" d7 ~8 a, K  [6 U& v# p
Tangent line, 切线
) O' M  K3 N+ u. lTarget distribution, 目标分布
0 [# {9 Y; u& C; vTaylor series, 泰勒级数
2 j5 r, r: G8 l1 ?2 ITendency of dispersion, 离散趋势6 C: ~6 q; p- C  L# I
Testing of hypotheses, 假设检验
! P+ w, {) l5 G# r6 q7 f! \  _Theoretical frequency, 理论频数
1 \; Z$ ~; d) h1 TTime series, 时间序列
8 K' `8 u9 S! @2 h3 m! k$ HTolerance interval, 容忍区间! E* X' }- A& {6 s+ n
Tolerance lower limit, 容忍下限  g  N  i) T* \3 @
Tolerance upper limit, 容忍上限6 T5 Z  }  g0 N/ f# N! ?( e& m
Torsion, 扰率: K2 I" {. \8 q1 o7 \
Total sum of square, 总平方和
+ q) k4 t+ ?9 @4 uTotal variation, 总变异9 W2 x: K8 D& b* Z# O, p) K2 d+ H
Transformation, 转换
- A* \) Z, W# O' P7 eTreatment, 处理
! K# ]. A- Q9 J1 Q0 z: d, b3 |# ~3 VTrend, 趋势
- I' G( j4 k, U  t- S: mTrend of percentage, 百分比趋势& ^9 H' x* M: J( `) ]: G0 H- }5 Q
Trial, 试验/ A9 |2 k7 J& q7 n  j
Trial and error method, 试错法- {7 S+ Y( K& {  z$ ~: K
Tuning constant, 细调常数
, @6 B) s# F6 L6 I( t. f' g+ rTwo sided test, 双向检验
+ i# T; @6 W1 y8 m4 JTwo-stage least squares, 二阶最小平方
& W* B6 s# i( t2 iTwo-stage sampling, 二阶段抽样( @/ J7 T6 v' j+ @" I- g
Two-tailed test, 双侧检验
& i9 }3 U) X& n1 b5 H4 Q1 aTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析# r& h& h7 u! F$ {) a9 f
Two-way table, 双向表( c! |% C5 F6 C8 `' n2 x
Type I error, 一类错误/α错误
* ~2 ~: i8 r  p. u% i+ M/ ]Type II error, 二类错误/β错误
2 _$ X3 |. ^( _UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
/ |0 V6 R, l8 n% eUnbiased estimate, 无偏估计
  I  @( Z  @: V3 k& ]Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归2 o6 M5 h/ o. e: C8 s( s
Unequal subclass number, 不等次级组含量
6 o( k0 J  v6 t+ FUngrouped data, 不分组资料
3 v8 G" M7 A) P  OUniform coordinate, 均匀坐标+ _$ w# X. {1 Q' P7 }: x2 X* O
Uniform distribution, 均匀分布
1 ^4 Y' T( G8 D5 FUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计- o" z% S$ T& m8 ]8 ?7 K. B
Unit, 单元
1 a2 k! ^2 H4 F0 I1 a* B5 c' R8 oUnordered categories, 无序分类8 R& ~) N& ?2 R3 Z) a3 V2 S
Upper limit, 上限* ?. ~% \* b. G0 c! p! {- ~% Z
Upward rank, 升秩2 ?$ ?6 X+ b: l
Vague concept, 模糊概念
5 ?, p' D9 k  y' h" c3 M( B, |Validity, 有效性5 N' d2 S! x9 n
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计7 M) }: c: O9 \& g- {% [4 S
Variability, 变异性
% m" I% ~3 \# I: [' [$ b9 {7 RVariable, 变量
# j6 ~% f% y5 u% {; dVariance, 方差
( O' t, Y. W, K7 @8 S1 @- _& aVariation, 变异' j$ {2 m% O+ \# b* a3 b2 h2 o+ y
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
& r$ a- N9 R6 s- A+ G; C8 eVolume of distribution, 容积3 k; J9 Z9 j5 a8 Y$ m5 j7 Y( F. Z% f
W test, W检验
7 w; E7 r+ S2 M5 G( I0 U, k9 EWeibull distribution, 威布尔分布
. y8 q( m# e+ s! P1 r1 MWeight, 权数
5 c  t6 ]4 }2 k, Y# q, x" tWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验, a8 @# `8 ?0 n3 B( X& p  Y8 D
Weighted linear regression method, 加权直线回归
& |- ~3 N! [  A' G' \( Q: yWeighted mean, 加权平均数
: ^7 K, c& N; f- p( kWeighted mean square, 加权平均方差$ p+ Q) M- z' {2 F9 x" Y/ W
Weighted sum of square, 加权平方和" F; C# p" c/ k
Weighting coefficient, 权重系数1 c; i% Q$ ^5 {9 Z
Weighting method, 加权法
5 I* d4 a; Q! D& {5 P2 |9 PW-estimation, W估计量! {2 h5 N2 S, K! l
W-estimation of location, 位置W估计量
7 ~: |4 d$ H2 o5 T# SWidth, 宽度
/ G: L- s$ }* jWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
' I7 L1 S3 w8 h5 M8 P1 kWild point, 野点/狂点% `+ V& B" C8 G& c, o, O
Wild value, 野值/狂值6 @  t( L7 v8 }' z% o" X: \
Winsorized mean, 缩尾均值
. G9 O  P/ c- G# o% ^Withdraw, 失访
0 [. ~& u. T, R2 r% Z' pYouden's index, 尤登指数# F4 W+ t) B- T' n, H# z' e7 i" B
Z test, Z检验# J# p7 x* Z4 u9 _: Z
Zero correlation, 零相关% S2 c( l3 s$ }
Z-transformation, Z变换

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